Modulation of Nigrofugal and Pallidofugal Pathways in Deep Brain Stimulation for Parkinson Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deep brain stimulation (DBS) of the subthalamic nucleus (STN) is a well-established surgical therapy for patients with Parkinson disease (PD). OBJECTIVE: To define the role of adjacent white matter stimulation in the effectiveness of STN-DBS. METHODS: We retrospectively evaluated 43 patients with PD who received bilateral STN-DBS. The volumes of activated tissue were analyzed to obtain significant stimulation clusters predictive of 4 clinical outcomes: improvements in bradykinesia, rigidity, tremor, and reduction of dopaminergic medication. Tractography of the nigrofugal and pallidofugal pathways was performed. The significant clusters were used to calculate the involvement of the nigrofugal and pallidofugal pathways and the STN. RESULTS: The clusters predictive of rigidity and tremor improvement were dorsal to the STN with most of the clusters outside of the STN. These clusters preferentially involved the pallidofugal pathways. The cluster predictive of bradykinesia improvement was located in the central part of the STN with an extension outside of the STN. The cluster predictive of dopaminergic medication reduction was located ventrolateral and caudal to the STN. These clusters preferentially involved the nigrofugal pathways. CONCLUSION: Improvements in rigidity and tremor mainly involved the pallidofugal pathways dorsal to the STN. Improvement in bradykinesia mainly involved the central part of the STN and the nigrofugal pathways ventrolateral to the STN. Maximal reduction in dopaminergic medication following STN-DBS was associated with an exclusive involvement of the nigrofugal pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».